Web App Entwicklung für Performance und Wachstum

Für umfangreiche Oberflächen mit vielen Masken und Zuständen, auch als Progressive Web App. Für eine kleine Website zu schwer.

Für Echtzeit-Funktionen wie Chats und Backends, die viele Dienste verbinden. Für klassische Formular- und Abo-Logik ist Laravel oft schlanker.

Für schlanke REST-APIs, die Web-App, App und Admin-Panel aus einer Quelle mit Daten versorgen. Eine reine Content-Website braucht kein eigenes API-Backend.

Für Daten, deren Struktur sich mit dem Produkt verändert, etwa Profile, Events und Inhalte. Für stark verknüpfte Buchhaltungs- oder Abrechnungsdaten passt eine relationale Datenbank besser.

Die Sprache des Browsers: Jede Interaktion auf einer Website läuft damit, in größeren Projekten als TypeScript mit festen Typen. Für eine reine Infoseite reicht wenig davon.

Für interaktive Oberflächen, die schlank starten und Schritt für Schritt wachsen. Für sehr große Anwendungen mit vielen Teams ist Angular oft strukturierter.

Das Gerüst jeder Seite: sauber gegliedert, damit Google, KI-Suchen und Screenreader den Inhalt verstehen. Kein Ersatz für ein Framework, wenn die Seite Logik braucht.

Für Layout, Typografie und Animationen, die auf jedem Bildschirm sitzen, vom Handy bis zum Monitor. Bewegung nur dort, wo sie etwas erklärt.

Für Oberflächen, die schnell und einheitlich aus einem Design-System entstehen. Für eine bestehende Seite mit eigenem CSS lohnt der Umbau selten.

Für Backends und Websites, die auf fast jedem Server laufen, oft mit Laravel. Für Echtzeit-Funktionen wie Chats ist Node.js die bessere Wahl.

Für Web-Apps und SaaS mit viel Geschäftslogik, Rollen und Abos. Für eine reine Content-Website ist es zu viel.

Für Websites, die Dein Team selbst pflegt. Nicht für komplexe Geschäftslogik, die gehört in eine eigene Web-App.

Für Onlineshops, die schnell live gehen und mit Apps und Schnittstellen wachsen. Nicht, wenn der Shop sehr eigene Preis- und Zahlungslogik braucht.

Für Shops mit eigener Preis- und Zahlungslogik, etwa Firmen-, Schul- und Finanzierungsangebote. Für einen schnellen, schlanken Start reicht Shopify.

Unser KI-Editor im Entwickleralltag: Routine-Code, Tests und Umbauten gehen schneller, jede Änderung prüft ein Entwickler. Architektur-Entscheidungen trifft er nicht.

KI-Vorschläge direkt im Code, vor allem für wiederkehrende Muster. Was übernommen wird, entscheidet der Entwickler im Review.

Für Recherche, Konzepte und Texte im Projekt und als Sprachmodell in KI-Funktionen. Kundendaten geben wir nur in Umgebungen, die das erlauben.

Als zweites Sprachmodell, etwa für lange Dokumente und Bilder, und zum Gegenprüfen von Ergebnissen. Welches Modell eine Funktion nutzt, entscheiden wir je Aufgabe.

Für KI-gestützte Code-Reviews und Tests, die Lücken früh zeigen. Ersetzt nicht den Review durch einen zweiten Entwickler.

Für Automatisierungen zwischen Tools, etwa Formular, CRM und E-Mail, ohne eigenen Code für jede Verbindung. Für Kernlogik mit hoher Last bauen wir eine eigene Schnittstelle.